Codex开发嵌入式教程：使用AI为LVGL开发板编写贪吃蛇游戏并自动测试

Codex开发嵌入式教程：使用AI为LVGL开发板编写贪吃蛇游戏并自动测试

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很多人都在用 Codex 写 Web 项目、写 Python 脚本，但如果让它开发嵌入式项目，甚至自己运行程序、自己测试功能，它还能不能胜任？

今天就通过一个真实案例，带大家体验一下：

使用 Codex 为 LVGL 开发板开发一款贪吃蛇游戏，并利用 Computer Use 功能自动测试游戏。

最终测试结果既有惊喜，也暴露出了目前 AI 智能体的一些局限性。

一、准备工作

1. 下载Codex客户端

下载地址：

Codex客户端下载：

安装完成后登录自己的 OpenAI 账号即可。

2. 准备LVGL项目

本次测试使用的是一块嘉立创 SMT 制作的开发板。

硬件配置：

• 3.5寸电容触摸屏
• LVGL图形库
• 支持触摸操作
• 支持电脑端UI模拟器

项目已经完成了UI架构设计。

通过UI与硬件驱动解耦，实现了：

UI代码 ↓ LVGL ↓ 模拟器运行

这样开发UI时无需反复烧录开发板。

直接在电脑端即可调试。

二、开启Codex电脑操控功能

想让 Codex 自动测试程序，需要开启 Computer Use。

进入：

Settings ↓ Computer Use ↓ Allow control of any application

打开：

Control Any Application

开启后 Codex 可以：

• 查看屏幕内容
• 控制鼠标
• 控制键盘
• 操作桌面程序

这一步非常关键。

否则它只能修改代码，无法实际测试程序。

三、向Codex下达开发任务

直接向 Codex 描述需求：

请在当前LVGL项目中新增一个贪吃蛇游戏。 要求： 1. Home页面新增贪吃蛇卡片 2. 点击进入贪吃蛇页面 3. 支持上下左右滑动控制方向 4. 显示当前积分 5. 游戏结束提示 6. 按照当前项目UI架构开发 7. 使用UI模拟器进行测试 8. 测试完成后烧录到开发板

随后 Codex 开始分析项目。

四、Codex如何开发贪吃蛇

首先它会阅读项目代码。

例如：

ui/ pages/ components/ events/

了解项目架构后开始规划实现方案。

整个过程基本不需要人工干预。

Codex完成了：

新增首页入口

Home Page：

天气 设置 音乐 系统信息 贪吃蛇

新增一个游戏卡片。

新增游戏页面

创建 Snake 页面。

负责：

• 游戏区域绘制
• 分数显示
• 游戏逻辑
• 游戏结束处理

实现滑动控制

利用 LVGL 事件系统监听：

LV_EVENT_GESTURE

识别：

向上滑 向下滑 向左滑 向右滑

然后修改蛇的移动方向。

实现定时刷新

使用：

lv_timer_create()

定时更新：

蛇的位置 食物位置 碰撞检测 积分统计

整个贪吃蛇功能大约三百多行代码。

代码生成速度非常快。

五、让Codex自动测试游戏

代码完成后。

接下来进入最有意思的环节。

让 Codex 自己测试自己写的程序。

首先运行：

UI Simulator

启动电脑端模拟器。

第一次测试

Codex发现：

主页出现了贪吃蛇入口

随后开始控制鼠标。

点击：

Snake

成功进入游戏。

此时鼠标会变成蓝色发光状态。

说明当前电脑已经被 Codex 接管。

测试结果

Codex能够识别：

游戏已经启动 蛇开始移动 撞墙死亡

但是有一个问题。

它尝试通过鼠标模拟：

上滑 下滑 左滑 右滑

控制方向。

结果失败了。

六、Codex开始自主排查问题

发现方向无法改变后。

Codex没有立即放弃。

而是开始分析原因。

它怀疑：

滑动事件代码有问题

于是重新修改逻辑。

重新编译。

重新启动模拟器。

再次进入测试。

整个过程完全自主完成。

第二轮测试

重新进入游戏。

继续测试滑动事件。

结果依然失败。

Codex不断尝试：

向左拖动 向右拖动 向上拖动 向下拖动

但方向始终没有变化。

经过多轮测试。

Codex最终得出结论：

程序逻辑可能没有问题

问题可能出现在：

Computer Use

对于触摸屏手势的模拟能力不足。

七、烧录到开发板实测

既然模拟器测试存在问题。

那就直接烧录到开发板。

Codex完成编译后。

执行烧录命令：

Build ↓ Flash ↓ Download

程序成功写入开发板。

开发板测试

进入：

首页 ↓ 贪吃蛇

开始测试。

实际滑动效果：

向上滑 ✔ 向下滑 ✔ 向左滑 ✔ 向右滑 ✔

全部正常。

说明：

代码没有问题

问题确实出在 Computer Use 对触摸滑动的模拟能力上。

八、为什么推荐使用模拟器开发LVGL

这次测试还有一个额外收获。

那就是：

开发效率大幅提升

传统流程：

修改代码 ↓ 编译 ↓ 烧录 ↓ 测试

每次都要等待。

模拟器流程：

修改代码 ↓ 编译 ↓ 直接运行

省去了烧录步骤。

效率提高很多。

而有了 Codex 之后。

又增加了一个新的玩法：

Codex写代码 ↓ 启动模拟器 ↓ 自动测试 ↓ 修复问题 ↓ 再次测试

形成完整闭环。

这也是未来 AI 开发嵌入式的重要方向之一。

九、目前Codex在嵌入式开发中的优缺点

优势

1. 理解项目速度快

能够快速阅读现有代码架构。

理解页面关系。

2. 编写LVGL代码能力不错

对于：

• 页面开发
• 定时器
• 事件系统
• UI逻辑

都有较好的理解。

3. 可以自主测试

不仅会写代码。

还能：

• 编译
• 运行
• 点击按钮
• 检查结果

形成完整开发流程。

4. 能自主排查问题

出现异常时会主动分析原因。

尝试修复。

而不是简单报错结束。

不足

1. 操控速度较慢

每一步都会进行思考。

因此：

点击 等待 分析 继续点击

整个过程比较耗时。

2. 触摸模拟能力不足

本次测试中最大的短板。

对于：

拖动 滑动 多点触控 手势识别

支持仍然有限。

3. 部分场景仍需人工验证

尤其涉及：

• 硬件外设
• 触摸屏
• 传感器
• 蓝牙
• 串口

最终还是需要真机测试。

十、总结

通过这次实测可以看到，Codex 已经能够参与嵌入式项目开发的完整流程：

阅读代码 ↓ 新增功能 ↓ 编译项目 ↓ 启动模拟器 ↓ 自动测试 ↓ 烧录开发板

整个贪吃蛇功能仅用数百行代码便完成实现，并成功运行在 LVGL 开发板上。

不过目前 Computer Use 对触摸手势的模拟还存在明显限制，导致滑动操作测试失败，需要人工进行最终验证。

但即便如此，Codex 展现出来的能力已经非常接近真正意义上的 AI 开发助手。

未来随着 Computer Use 持续升级，也许真的能够实现：

AI 编写代码 → AI 自动测试 → AI 自动修复 → AI 自动部署

完整的软件开发闭环。

如果你也在使用 LVGL、STM32、ESP32 等嵌入式平台，不妨亲自体验一下 Codex 的能力，或许会有意想不到的收获。

Codex客户端下载：

如果后续还想看 Codex 开发 STM32、ESP32、物联网项目、机器人项目等实测内容，欢迎关注「代码简单说」，后面继续测试 AI 在嵌入式开发领域的能力边界。